Data berdistribusi normal jika data tersebut membentuk kurva bel. Jika dilihat dari gambar di atas, meski tidak sempurna data yang digunakan ada
kecenderungan membentuk kurva bel, dengan demikian data dianggap berdistribusi normal.
3. Uji Multikolinieritas
Terjadi multikolinieritas pada variabel-variabel independen jika nilai tolerance 0,10 atau sama dengan nilai VIF 10. Tabel di bawah menunjukan
hasil analisis Collinierity dengan menggunakan SPSS 19.
Tabel 4.2. Uji Multikolinieritas Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Modal Kerja ,684
1,462 Bank
,907 1,103
Tenaga Kerja ,338
2,509 Infrastruktur
,945 1,058
Teknologi ,335
8,203
Sumber : Lampiran I
Hasil perhitungan nilai Tolerance menunjukan tidak ada variabel independen yang memilki nilai Tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada
korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari 95. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor VIF juga menunjukan hal yang sama
tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen
dalam model regresi ini.
Universitas Sumatera Utara
4. Uji Heteroskedastisitas
Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk melihat heterokedastisitas dapat dilihat dari gambar Scatterplot dari hasil analisa
menggunakan SPSS 19 seperti gambar di bawah ini.
Sumber : Lampiran I
Gambar 4.2. Uji Heterokedastisitas
Dari gambar scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat
disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai.
4.2.2. Statistik Deskriptif
Pengujian deskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran menyeluruh terhadap kondisi responden dalam penelitian ini dan untuk menambah khasanah
hasil penelitian ini. Hal ini dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.3. Deskriptif Statistik
Universitas Sumatera Utara
N Minimum Maximum
Mean Std. Deviation
LnProduktivitas 100
13,82 15,69
14,3048 ,55849
Modal Kerja 100
312000 800040000 27990470,00 86159548,443 Bank
100 1
,74 ,441
Tenaga Kerja 100
3 ,50
1,030 Infrastruktur
100 29
42 34,71
2,702 Teknologi
100 1
,20 ,402
Valid N listwise 100
Sumber : Lampiran I
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa rata-rata produktivitas masyarakat desa adalah 14,3048. Rata-rata modal kerja masyarakat desa adalah Rp.
27.990.470,- . Rata-rata masyarakat desa menggunakan 1 orang tenaga kerja. Rata-rata masyarakat desa tidak menggunakan teknologi.
4.2.3. Uji Regresi Linier
Model pengujian hipotesis yang digunakan dalam penelitian ini adalah : Log
Prod = α + β
1
MK + β
2
Bank + β
3
JTK + β
4
INFD + β
5
Jika di lihat dari tabel 4.4. yaitu hasil analisa dengan menggunakan SPSS 19, maka diperoleh persamaan regresi yaitu :
T + e
LogProd = 14,204 + 6,916MK + 0,337Bank + 0,362JTK + 0,011INFD + 0,069 X5 + e
Arti dari persamaan regresi : 14,204
= Jika tidak ada pinjaman pada bank, peningkatan infrastruktur daerah dan penggunaan teknologi, serta kenaikan modal kerja,
jumlah tenaga kerja maka akan ada kenaikan pada produktivitas sebesar 14,204.
6,916 MK = Jika terjadi kenaikan pada modal kerja sebesar Rp.1.000.000
ceteris paribus maka akan menyebabkan kenaikan pada produktivitas sebesar 6,916.
0,337 Bank = Penggunaan kredit bank berpengaruh positif terhadap
produktivitas. 0,362 JTK
= Jika terjadi kenaikan pada penggunaan tenaga kerja sebesar 1 orang ceteris paribus maka akan menyebabkan kenaikan pada
produktivitas sebesar 0,362.
0,011 INFD = Fasilitas infrastruktur daerah berpengaruh positif terhadap produktivitas.
0,069 T = Penggunaan teknologi berpengaruh positif terhadap
produktivitas.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Nilai Koefisien Unstandardized Coefficients
B Std. Error
Constant 14,204
,268 Modal Kerja
6,916E-10 ,000
Bank ,337
,048 Tenaga Kerja
,362 ,095
Infrastruktur ,011
,008 Teknologi
,069 ,265
Sumber : Lampiran I
1. Uji Hipotesis Statistik t Tabel 4.5. Uji t
